[BigZami뉴스레터] 고객 맞춤형 마케팅에 꼭 필요한 '이것'🛒 & 데이터 웨어하우스와 OLAP

데이터 분석 솔루션 빅재미

2024. 11. 21.

No-Code 데이터 분석 솔루션 빅재미

2024/11 Vol.38

안녕하세요. BigZami입니다. 🤗

첫눈이 내리는 소설(小雪)을 앞두고 있습니다.

추워진 날씨에 모두 건강 유의하시기 바랍니다. ⛄

오늘은 RFM 기법을 활용한 고객 세분화 시나리오,
데이터웨어하우스와 OLAP, 빅재미 사용 매뉴얼(군집분석)을 소개해 드립니다.

고객 맞춤형 마케팅 전략 수립을 위한 고객 세분화(RFM 기법 활용)

RFM 분석은 고객의 구매 행동을 분석하는 데 사용되는 지표로, Recency(최근성), Frequency(빈도), Monetary(구매 금액)를 의미합니다. RFM 분석으로 고객 데이터 기반 고객가치를 측정하고, 마케팅 전략을 수립해 고객관리를 할 수 있습니다. 실제로 어떻게 분석되어 사용되는지 알아보겠습니다.

📌 활용 데이터

📌 분석 요약

<빅재미 워크플로우>

쇼핑몰 거래 데이터를 활용하여 주요 고객 특성에 적합한 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 이번 분석에서는 UCI에서 제공하는 오픈 데이터를 활용하여 군집분석을 진행했습니다.

첫째, 데이터를 확인하여 결측치, 이상치의 여부를 파악하고 데이터의 특성을 이해
둘째, 시장 세분화 분석에서 많이 사용하는 RFM 모델을 기반으로 최근성(Recency),

구매 빈도(Frequency), 구매 금액(Monetary)를 각각 산출
셋째, 군집 분석으로 고객 그룹을 분류한 후 각 그룹의 특징을 파악하여 고객 그룹별 전략을 수립

📌 데이터 전처리

데이터 확인

<자료 요약 결과>

‘자료 요약’ 블록으로 데이터 분포를 확인합니다.

(1) 영국 거래량이 압도적으로 많고, Description, CustomerID 컬럼에 결측치가 있음

(2) 거래량과 단위 가격에 해당하는 Quantity, UnitPrice 컬럼에 음수 값 존재

(3) 재고 코드(StockCode)와 그에 대한 설명(Description) 컬럼의 유일값 수가 일치하지 않음

결측치 처리

하나의 stock code에 여러 description이 있는 경우에 결측치로 나타나는 경우가 있음을 확인했습니다. 우선적으로 해당 데이터를 삭제하여 결측치를 처리하고 분석을 진행합니다.

K-Means 변경

‘K-Means’ 블록으로 클러스터링을 진행한 후, 실루엣 그래프를 확인하여 최적의 k(군집 수)를 정하여 고객 그룹을 '3'그룹으로 분류합니다.

<실루엣 그래프>

<군집분석 결과>

전문 읽으러 가기

데이터 웨어하우스와 OLAP

빅데이터와 데이터 분석이라는 용어를 많이 사용하기 전부터 데이터 웨어하우스(data warehouse) 또는 OLAP라는 단어를 많이 사용하였다. 이번에는 이 두 가지에 대해서 간단히 살펴보고자 한다.

일반적으로 업무를 처리하는 시스템을 온라인 트랜잭션 처리(on-line transaction processing), 즉 OLTP라고 한다. OLTP를 통해 이미 구축된 정보를 기업의 업무적인 요구에 따라 다양한 관점으로 분석하여 보여주는 시스템이 바로 '데이터 웨어하우스 시스템'이다. 일반적인 업무 처리를 위한 시스템이 가장 의미를 두는 요소가 데이터의 정합성이라면, 데이터 웨어하우스는 이미 구축되어 있는 정보를 활용하는 측면이 강하므로 빠른 시간 안에 데이터를 사용자에게 효과적으로 보여줘야 한다.

1992년, INMON이 정의한 바에 따르면 데이터 웨어하우스는 운영 중인 데이터베이스 및 외부의 데이터 소스에 필요한 데이터를 추출하여 기업의 경영을 위한 분석자료와 의사결정을 지원하는 데 필요한 모습으로 자료를 변환하여 보여준다. 이는 주제 지향적(Subject-Oriented), 통합적(Integrated), 시간에 따라 달라지고(Time-Variant) 비휘발성(Non-Volatile)인 특징을 갖고 있다. 요약하면 데이터 웨어하우스는 의사결정 시스템을 지원하는 주제 지향적, 통합적, 시간적, 비휘발성 데이터의 집합이라고 할 수 있다. 전문 읽으러 가기

빅재미 사용 매뉴얼 - 분석

BigZami 완전 정복 아홉 번째 #데이터 분석4

🚨 쉽고 빠른 분석

이번 회차는 BigZami 데이터 분석 방법 중 '군집분석(Clustering)' 을 소개해 드립니다. 군집분석은 각 데이터들 간의 유사성을 측정해 몇 가지 집단으로 묶어낼 때 사용하는 분석 방법입니다. BigZami를 활용해 다양한 군집화를 쉽고 빠르게 진행할 수 있습니다.

BigZami의 군집분석 방법 4종을 알아보겠습니다.